基于LabVIEW的果树仿形喷雾控制的实现研究

在对果树实施机械化施药的过程中,为了降低药液的浪费和对环境造成的污染,实现均匀和精确的喷雾,利用LabVIEW平台,提出了对果树仿形喷雾控制的实现方法。一是采用超声波传感器阵列检测果树的冠层形状。二是根据检测的结果,得到喷头组的运动控制策略。喷头组中一个喷头的运动对应由一个步进电机拖动,一个步进电机对应由一个单片机控制。一个单片机对应分布式控制系统一个节点。PC机把控制策略通过RS485总线发布到各个节点,各个节点根据控制策略,启动喷头运动到相应的位置。三是按照预定的压力和喷量实施喷雾。该方法进一步提高了喷药的效率,增加了施药的可控性,从而降低对环境的污染,为植保机械提供了一个可以选择的解决思路。     

果树冠层参数实时检测系统

为了降低农药喷施环境污染和提高水果品质,实现果园果树仿形精确喷雾,建立了一套果树冠层参数的实时检测系统.该系统主要由作物识别系统、车辆姿态系统、主控单元和数据记录单元组成,采用CAN总线进行数据通信.对5棵临近的绿篱树进行了初步的靶标距离检测试验,试验重复3次.采用4个超声波传感器分时检测,拖拉机前进速度为0.3m/s,系统采样速率为5次/s.试验表明,系统能可靠地按一定的采样速率,实时检测和记录系统载体车辆位置、姿态(地面平整度)和果树靶标的距离等数据,为精确仿形喷雾提供了一个较好的喷雾控制平台.     

果树施药仿形喷雾的神经网络统一模型

在果树施药仿形喷雾研究中,为建立反映果树施药仿形喷雾过程参量与分布质量系数之间映射关系的神经网络模型,必须通过不断的尝试,获得合适的网络结构、权值和阈值.然而,由于果树仿形喷雾的影响因素多且重复性差,势必增加计算的复杂度和成本.为此,构建了一种基于面向对象的神经网络统一模型.研究结果表明,该模型具有良好的扩展性和复用性.在系统设计时,运用了不同的设计模式,提高了研究的效率,且代码具有可复用性和重构性.     

密植矮化茶园地面低容量仿形喷雾液滴沉积性能研究

为探究地面低容量仿形喷雾技术在茶园植保作业中的适应性,以自主设计的茶园低容量仿形喷雾轨道式测试系统为喷雾载体,通过正交试验方法对茶园地面低容量喷雾的雾滴沉积性能进行了试验研究。阐述分析了喷雾测试系统的结构及控制电路,依据解析法确定了喷头安装参数;以雾滴沉积密度、沉积均匀性为主要喷雾指标,探究了喷雾高度、喷施方向、风扇转速、喷头类型和冠层梯度对茶树低容量喷雾时液滴沉积的影响。田间试验结果表明:茶树冠层梯度对雾滴沉积密度有显著性影响,其雾滴数量在冠层上、中、下部依次减少,冠层上部雾滴个数明显多于中、下部,中、下部雾滴数量没有显著性差异;喷雾高度与雾滴沉积数量呈负相关,且喷雾高度30 cm时的雾滴个数明显多于50 cm时的雾滴数量,而40 cm高度与30、50 cm时的雾滴数量无显著性差异。喷施方向、冠层梯度对雾滴分布均匀性有显著性影响,喷施方向45°时,其变异系数均值为0. 610,显著大于0°、15°、30°时的变异系数,雾滴分布均匀性最差,而0°、15°、30°时变异系数无显著性差异;不同冠层梯度上的雾滴分布均匀性差异显著,其中冠层上部雾滴分布最均匀,而冠层中部雾滴分布均匀性最差。与常规喷雾相比,低容量喷雾的雾滴沉积量整体偏小;冠层梯度对雾滴沉积量有显著性影响,其中冠层上部沉积量均值为0. 608μL/cm2,显著大于中、下部沉积量,而中、下部雾滴沉积量差异不显著;喷施方向0°时,其雾滴沉积量均值最大,显著大于沉积量最小的45°方向。茶树低容量喷雾时,雾滴平均沉积密度均大于26个/cm2,冠层顶部变异系数均不大于标准中规定的0. 5,满足国家标准中农药喷雾机喷洒质量要求。     

基于L-系统的3D虚拟植物冠层光合作用模拟模型

为定量分析植物冠层结构与光分布及光合作用之间的关系,模拟实际环境中植物冠层的实时光合速率,为诸如作物模型中产量估测提供一种植物冠层尺度光合生产力计算方法,本文构建了基于L-系统的3D虚拟植物冠层光合作用模拟模型。模型主要分为3部分:基于L-迭代文法系统与三维图形绘制技术构建3D虚拟植物冠层结构,利用正向光线跟踪及天空可见率算法模拟虚拟冠层内光辐射(Photosynthetically active radiation,PAR)传输,基于太阳几何参数、大气影响参数及地理位置等参数计算真实环境中虚拟冠层顶部实时PAR强度。利用此模型,直接输入或插值处理光合环境因子数值,采用单叶光合作用模型和相关呼吸作用模型,可计算冠层内净光合作用速率并进行周期内植物体生物量的积累估算。以实测的幼龄杉木为模拟对象,计算其冠层内净光合作用速率及周期内生物量积累,模拟结果表明,基于虚拟冠层的PAR分布模拟及其冠层光合作用速率计算,是一种对植株光合生产力估算的有效方法。     

基于WOFOST-SHAW耦合模型的冬小麦冠层气温模拟

以河南省商丘地区为研究区域,在田间实验的基础上,对WOFOST模型和SHAW模型进行本地化标定,利用WOFOST-SHAW模型模拟2016年冬小麦拔节期-成熟期冠层0~80 cm高度每小时气温的变化特征,并将其模拟结果与实测数据进行对比。结果表明,利用WOFOST-SHAW模型模拟的冬小麦冠层,除了80 cm高度,气温的模型效率均大于0.90,超过75%的模拟气温的绝对误差在-1.5~2.5℃之间,说明冠层气温的整体模拟精度较高。WOFOST-SHAW模型对冬小麦冠层各高度的日最低气温的模型效率平均值为0.86,日最低气温模拟值偏高0.53℃,说明冠层日最低气温的模拟值与实测值吻合度较高。同时冬小麦易受冻高度层模拟气温能准确地反映0℃以下的冠层日最低气温,因此,WOFOST-SHAW模型可以很好地模拟冠层气温,提升SHAW模型的适用性,可为冬小麦晚霜冻害的监测提供参考依据。     

面向精准喷雾的果树冠层体积在线计算方法

针对目前变量喷雾未综合考虑空隙预判及防漏喷的问题,提出了基于空隙预判的果树冠层体积在线计算方法。该方法利用超声波传感器与激光传感器提前46 cm探测,获取冠层信息点云图,并剔除空隙及冗余数据进行滤波;同时进行曲线分割、空隙预判,沿喷雾机行进方向离散分割冠层,并制定针对空隙的防漏喷决策。试验表明:采用融合式传感器阵列及防漏喷策略,防漏喷效果最佳,但存在喷施过量的问题。相比普通融合式传感器阵列,改进后的融合式传感器阵列,在连续型密集果园上、中、下冠层的雾滴沉积个数分别降低6. 95%、3. 85%和升高4. 40%,沉积量分别降低11. 11%、8. 33%、3. 57%;在纺锤型稀疏果园上、中、下冠层的雾滴沉积个数分别降低27. 08%、30. 37%、18. 55%,沉积量分别降低64. 71%、60. 87%、40. 38%;在单株型稀疏果园上、中、下冠层的雾滴沉积个数分别降低18. 44%、26. 26%、15. 54%,沉积量分别降低40%、42. 43%、41. 46%。     

基于冠层温度变化的冬小麦蒸散模型

冠层温度是反映作物蒸散的重要指标,基于2006-2011年冬小麦田间试验资料,分析了小区及冠层尺度K-p模型参数的差异,对比了两种冠层温度表达式的冬小麦蒸散量计算模型的模拟效果,得到了基于冠层温度变化的冬小麦蒸散模型.结果表明:不同尺度(小区和冠层)K-P模型参数存在一定差异,冠层阻抗(rc)与临界阻抗(r*)的比值和临界阻抗(r*)与空气动力学阻抗(ra)的比值呈显著线性关系,且与冠层尺度K-P模型参数的差异小于不同尺度(小区和冠层)K-P模型参数的差异.以冠层温度的表达式(rc/ra、rc/r*)计算的作物蒸散量与采用田间水量平衡计算的作物蒸散量呈显著线性关系,以rc/ra参与计算的作物蒸散量明显高于田间实测值,而以rc/r*参与计算的作物蒸散量与田间实测值更为接近.因此,以rc/r*代替rc/ra参与作物蒸散量的计算更能反映田间冬小麦蒸散变化过程.     

玉米冠层辐射分布和产量对种植密度和水分的响应研究

[目的]探究玉米冠层光分布和产量对种植密度和水分条件的响应.[方法]试验选用石羊河流域普遍种植的先玉335为供试品种,设置D1(7万株/hm2)和D2(9万株/hm2)2个种植密度,以及充分灌水(W1)、轻度亏缺(W2)、中度亏缺(W3)3个水分梯度,共6个处理.观测各生育期的叶面积指数、相对叶绿素量、辐射截获率、干物...     

基于超声波传感技术的温室草莓冠层三维重构与测量

提出了一种基于超声波传感技术的温室草莓冠层三维重构与测量方法,用Matlab软件的interp1()函数、quad函数、surf函数等进行温室草莓冠层曲线、曲面的拟合并完成面积、体积的计算。以6垄温室草莓冠层作为试验对象,采用该系统对其进行3次重复试验,与人工测量结果进行对比。分析结果表明,检测结果的可重复性较好（R2为0.9275,RMSE为0.1358m3),与人工测量结果相一致(R2为0.9411,RMSE为0.1345m3),该方法具有较高的稳定性及可行性。     

基于冠层光谱特征和株高的马铃薯植株氮含量估算

为及时准确地掌握作物的植株氮含量(PNC)信息,监测作物生长状况,实现农田氮素施肥的科学管理,以马铃薯为研究对象,首先获取了现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的数码影像,并实测了各生育期的PNC、株高(H)和地面控制点(GCP)的三维坐标。其次利用各生育期的无人机数码影像与GCP结合生成试验区域的数字正射影像(DOM)和数字表面模型(DSM),并从中提取冠层光谱特征和株高(Hdsm)。然后将各生育期提取的Hdsm和数码影像变量与地面实测的PNC进行相关性分析,从中筛选出相关性较好的影像变量和Hdsm作为马铃薯PNC估算模型的输入参数。最后分别基于影像变量和影像变量结合Hdsm利用多元线性回归(MLR)、误差反向传播(BP)神经网络和Lasso回归3种方法构建马铃薯PNC估算模型。结果表明：基于DSM提取的Hdsm与实测H具有较高的拟合度(R2为0.860,RMSE为2.663cm,NRMSE为10.234%);各生育期加入Hdsm,均能提高马铃薯PNC的估算精度和稳定性;各生育期利用MLR方法构建的PNC估算模型优于BP神经网络和Lasso回归。该研究可为马铃薯PNC状况的高效、无损监测提供技术支撑。     

基于冠层信息的马铃薯喷雾机喷杆高度控制系统研究

为解决喷杆式喷雾机在对马铃薯等茄科茄属作物进行喷施作业时喷杆相对作物冠层距离精确测量与控制问题,设计了一套马铃薯喷雾机喷杆高度控制系统。该系统采用二维激光雷达扫描田间马铃薯的植株冠层,根据种植模式对田间马铃薯植株进行冠层单元分割,通过融合姿态传感器的数据对雷达输出数据矫正,并基于中值滤波算法、移动最小二乘曲线拟合方法处理冠层点云数据,实时解算出喷杆相对冠层顶部的垂直距离信息,同时融合油缸位移传感器数据设计了双阈值喷杆高度调控策略,实现喷杆相对马铃薯冠层距离的精准调控。系统应用于3WP-1500型喷雾机,通过高度检测精度试验和高度调节试验测试了系统性能。试验结果表明,通过激光雷达检测作物冠层高度的最大相对误差为7.16%,平均相对误差为3.95%。高度调节试验表明,通过确定最优的调节阈值,可以有效降低喷杆高度调节误差,提高系统稳定性,测试高度调节标准偏差为21.81mm,平均相对误差为3.08%,系统运行平稳,满足喷杆相对冠层距离自动控制需求。     

基于Ray Tracing的数字植株冠层光照分布研究

针对植株冠层光照模型精度不高、采集效率低的问题,提出了一种基于Ray Tracing的数字植株冠层光照分布计算方法。首先,通过Kinect 2.0获取两种盆栽植株的三维点云,对其进行预处理和三维重建;其次,通过改进的光线跟踪技术模拟植株冠层光照分布;然后,分析了不同时刻模拟植株累计光强与真实植株实际光照强度之间的关系。实验结果表明:两种植株的模拟光强与真实光强的RMSE分别为0.187 2和0.118 5,因此该方法具有实时性和可行性,可以为植株提供较为科学合理的整形和修剪参考。     

基于传感器融合阵列的果树冠层信息采集方法

针对果园上、中、下冠层不同稀疏度,提出一种多传感器阵列的果树冠层信息融合方法（简称传感器融合阵列）,并进行了相关试验及验证。首先设计了果园冠层宽度信息的无线采集系统,并对比分析了6种非接触式测距传感器的动态识别能力;其次采用筛选出的激光传感器及超声波传感器阵列,收集3种果园上、中、下果树冠层信息;最后选出适合3种果园的传感器融合阵列,依据Box-Benhnken 中心组合试验法设计试验,对采用同种传感器阵列与传感器融合阵列测距方案进行响应面试验,并对得出的试验结果进行统计分析。试验结果表明：影响果树整体测量精度显著性水平从大到小依次为测距方案、车体速度、果园类型。车速为0.3~0.5m/s时,与人工测量相比,采用超声波传感器阵列收集果园冠层信息,相对误差为14.70%~20.04%;采用激光传感器阵列时,相对误差为9.13%~16.02%,采用传感器融合阵列时,相对误差为4.2%~10.24%。采用传感器融合阵列比单种传感器阵列精度高,更适合果园变量喷雾作业。     

植保无人机下洗气流对作物冠层作用规律研究

植保无人机作业过程中,旋翼下洗气流不仅会对雾滴沉积效果产生影响,还会对作物冠层产生扰动作用.揭示冠层扰动区域的特点,有助于理解无人机作业特征,可为优化雾滴沉积效果和施药系统提供理论依据.本文通过航拍方法和机器视觉技术研究了无人机下洗气流对作物冠层的影响.结果表明:单旋翼和多旋翼无人机下洗气流所引起的作物冠层扰动区域特征...     

砒砂岩沟坡沙棘群落冠层结构特征及密度调控思考

在砒砂岩区沙棘人工群落中,沙棘层鲜重平均占89%,草本层占11%。沙棘标准株鲜重生物量随树高分布模型为Cubic模型,即最下层生物量较小,向上增加很快,然后随着高度上升,生物量逐渐减少。对于2a、4a、6a、8a、10a等5个林龄,沙棘枝干鲜重的主要分布层次分别为0-40cm、0-120cm、0-140cm、0-160cm、0-210cm,即枝干重量随林龄的增加而不断向上延伸;而叶鲜重的主要分布层次分别为20-70cm、60-140cm、70-180cm、60-190cm、120-230cm,叶重量也随林龄的增加,其聚集重心部位不断向上转移。生产实践中应通过调节密度（如带状间伐）等,使叶的分布层次下移,这样将有利于沙棘果、叶的采摘,同时,也能防止由干旱而造成的沙棘枯死或感染病虫害而致死亡。     

基于LiDAR的亚热带次生林林窗对幼树更新影响分析

以湖南亚热带次生林为研究对象,利用多时相机载激光雷达(Light detection and ranging,Li DAR)和野外调查数据对林窗及幼树进行监测,分析比较林窗对幼树密度分布和树高生长变化的影响。结果表明,林窗大小和位置对幼树密度分布都有显著影响,喜光树种幼树主要集中在小林窗的中心区或大林窗的过渡区,在大林窗中密度最大(647株/hm2),耐荫树种幼树主要集中在林窗的边缘区,在中等林窗中密度最大(941株/hm~2)。林窗大小对幼树树高生长有显著影响,喜光树种和耐荫树种幼树分别在大林窗和中等林窗中树高生长量最大(69.3 cm/a、57.7 cm/a),喜光树种幼树在中心区的树高生长量明显大于其他位置,耐荫树种幼树的树高生长量在位置上的差异不显著。线性混合模型分析显示林窗大小是促进幼树树高生长的最主要因素,幼树树高生长变化在不同林窗中呈聚集性。从幼树密度树高生长情况来看,50~150 m~2林窗较适合促进亚热带次生林的群落演替。     

基于随机森林回归算法的苹果树冠层光照分布模型

合理的果树冠层结构有利于光照的有效分布,对提升果实产量与品质有重要意义。为揭示果树冠层内部的光照分布情况,针对目前果树冠层内部光照强度获取难度大、预测精度低的问题,研究了冠层颜色特征与光照强度的对应关系,提出一种基于冠层剖面阴影特征和冠层点云颜色特征的随机森林预测模型。以纺锤形陕富6号苹果树为研究对象,首先使用Kinect 2. 0采集果树的双面点云数据,预处理后得到完整的点云数据;其次,基于改进的空间殖民算法和叶序添加规则重构果树的三维模型;最后,使用切片法,在垂直方向上将冠层模型每0. 1 m分层划分,使用POV-Ray渲染器逐层渲染阴影,同时使用光照度计,自顶向下每0. 1 m实测光照强度数据,构建以每层阴影图灰度特征和每层点云HSI颜色特征为输入,以相对光照强度为输出的随机森林网络。试验结果表明,该方法能够较为准确地预测冠层内的光照分布情况,预测值与实际值的决定系数R~2为0. 864,平均绝对百分比误差MAPE为0. 236,RF回归模型可作为苹果树冠层内光照分布预测的有效方法,为果树的剪枝、整形等研究提供参考。